Dossier spécial : Former contre les discriminations (ethno-)culturelles
Notice bibliographique
Résumé
En France comme ailleurs, l’École est rappelée à sa mission d’éducation au vivre ensemble et à la démocratie. Dans ce contexte, la lutte contre la discrimination – ici ethnoculturelle – s’est peu à peu constituée comme objet de formation. Pourtant, si une palette d’outils et de nouveaux contenus voient le jour, ceux-ci restent éparpillés et peu lisibles. Inégalement appropriée par les acteurs, cette dimension de la formation est aussi trop peu arrimée à la recherche. Ce dossier entend contribuer à structurer la réflexion dans ce domaine à partir d’une double entrée. D’une part, il tire parti de la recherche sur les phénomènes de discrimination et sur les processus associés (ségrégation, biais d’évaluation ou d’orientation, etc.) afin d’identifier des objets et des leviers de formation. D’autre part, il analyse de manière réflexive des dispositifs de formation dédiés afin d’en dégager les écueils et les potentialités. Les recherches présentées recouvrent quatre contextes : suisse francophone, belge francophone, québécois, français. La comparaison révèle la forte indexicalité de ces questions, tant dans la manière de désigner les groupes discriminés et de construire les problèmes que dans la place occupée par cet objet à l’agenda des politiques éducatives et de formation. In fine, le dossier invite à prendre à bras le corps le débat sur les discriminations ethnoculturelles et à en faire un objet de réflexivité collective, en tenant spécifiquement compte des contextes locaux.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».